AI 요약
AI와 로봇이 실험을 설계하고 수행하는 '자동화 실험실'이 제약바이오 업계에 등장하면서 신약개발 패러다임이 변화하고 있다. 그러나 페니실린, LSD, 헬리코박터 파일로리 등 과학사에서 우연히 탄생한 위대한 발견들을 고려할 때, AI의 완벽한 정확성이 '우연한 발견'의 가능성을 없앨 수 있다는 의문이 제기된다. AI가 만들어낸 데이터가 다시 AI 학습에 쓰이면서 작은 오류가 누적될 위험도 존재한다. 결국 AI 시대에는 쏟아지는 수많은 결과물 중 무엇에 '의문'을 품고 질문을 던질지가 더욱 중요해질 것이다.
핵심 포인트
- 8월 마지막 주 코엑스에서 열린 CPHI에서 '자동화 실험실'이 주목받음
- AI가 실험 설계, 로봇이 시약 취급·합성·장비 제어·데이터 관리까지 수행
- 알렉산더 플레밍의 페니실린, 알베르트 호프만의 LSD 발견 등 우연한 발견 사례 존재
- AI 생성 데이터의 재학습으로 인한 오류 누적 위험성 대두
향후 전망
- 실험 자동화로 실험 속도와 규모는 폭발적으로 증가할 전망
- 데이터 홍수 속에서 '의문을 던지는' 인간의 역할이 더욱 중요해질 것